Uncertainty Coefficient (Belirsizlik Katsayısı) Nedir? — SPSS (Resimli)

Bu yazıda, Belirsizlik Katsayısı’nın (Uncertainty Coefficient) ne olduğunu ve nasıl kullanıldığını inceleyeceğiz. Belirsizlik Katsayısı, iki kategorik değişken arasındaki ilişkinin doğası hakkında bilgi sağlamak ve veri setindeki değişkenler arasındaki bağlantıyı değerlendirmek için önemli bir araç olarak kabul edilir. Şimdi, SPSS’teki Belirsizlik Katsayısı’nın daha ayrıntılı bir analizine geçmeden önce, kavramın genel bir anlayışını geliştirmek için bu istatistiksel ölçünün önemini ve kullanımını daha yakından inceleyelim.

Uncertainty Coefficient (Belirsizlik Katsayısı) Nedir?

Belirsizlik katsayısı (Uncertainty Coefficient), kategorik değişkenlerin arasındaki istatistiksel bağımlılığı incelemek için kullanılan bir ölçüdür. Değişkenlerden birinin değerini bilmenin, diğer değişken hakkındaki belirsizliği ne kadar azalttığını değerlendirir. Pearson korelasyon katsayısının kategorik veriler için olan bir alternatifi olduğu söylenebilir.

Belirsizlik katsayısı, kategorik değişkenler arasındaki ilişkiyi ölçmek için faydalıdır. Bu ilişki, veri setindeki belirli bir değişkenin diğer değişkenlerle nasıl ilişkili olduğunu anlamamıza yardımcı olabilir. Örneğin, bir pazarlama analisti, müşteri segmentleri ile satın alma tercihleri arasındaki ilişkiyi anlamak için bu katsayıyı kullanabilir. Bu analiz, belirli müşteri gruplarının hangi ürünleri tercih ettiğini belirlemek için önemli bir gösterge olabilir.

Belirsizlik katsayısının kullanımı, çeşitli veri setlerinin analizinde çeşitli alanlarda faydalı olabilir. Örneğin, pazar araştırmaları, sosyal bilimler, tıp ve ekonomi gibi alanlarda, değişkenler arasındaki ilişkileri anlamak için bu katsayıyı kullanmak mümkündür. Belirsizlik katsayısı, özellikle kategorik verilerin analizinde Pearson korelasyon katsayısı gibi daha yaygın olarak kullanılan ölçümlerden farklı olarak, kategorik bir veri seti üzerinde kullanılabilir. Örneğin, bir pazar araştırması, belirli demografik gruplar ve ürün tercihleri arasındaki ilişkiyi analiz etmek için bu katsayıyı kullanabilir.

SPSS ile Uncertainty Coefficient (Belirsizlik Katsayısı) Hesaplama ve Yorumlama

Bu örnekte, “bir kişinin hangi Cinsiyet’te olduğunu bilmek, o kişinin hangi Takım’ı tuttuğunu belirlemede hata miktarımızı yüzde kaç azaltıyor” sorusunun cevabını arıyoruz. Bunun için Belirsizlik Katsayısı analizi kullanıyoruz.

Analyze -> Descriptive Statistics -> Crosstabs

Açılan pencerede bağımsız değişkenimizi Row(s), bağımlı değişkenimizi Column(s) kutusuna koyuyoruz.

“Statistics” butonuna basarak açılan pencereden “Uncertainty Coefficient”ı işaretliyoruz.

Analizi başlattıktan sonra SPSS bize “Directional Measures” isimli bir tablo verecek. Bu tabloda üç satır bulunmakta. Bizim örneğimizde Cinsiyet bağımsız değişken ve Takım bağımlı değişken durumunda. Bu yüzden “Takım Dependent” satırına bakmamız gerekiyor.

Bu satırda Value ve Approximate Significance sütunlarındaki değerler önemli.

• Value = 0 ile 1 arasında bir değer alır. Bağımsız değişkenin hangi kategoride olduğunun bilinmesi bağımlı değişkenin hangi kategoride olduğunu tahmin etmede hatayı ne kadar azaltıyor onu gösteriyor. Bu örnekte Takım Dependent Value değeri 0.217, yani “bir kişinin Cinsiyet’ini bilmek, hangi Takım’ı tuttuğunu belirlemede hata şansımızı %21.7 azaltıyor” diye yorumluyoruz.
• Approximate Significance = Bir üstteki maddede kurduğumuz cümlenin istatistiksel anlamlılık durumunu belirtiyor. Bu 0.05’ten küçük ise istatistiksel olarak anlamlıdır, fakat 0.05’ten büyükse istatistiksel olarak anlamsızdır demektir. Eğer bağımsız değişkenin kategorisinin bilinmesi bağımlı değişkeni tahmin etmedeki hatayı gerçekten azaltıyor diyebilmek istiyorsak bu sütundaki p değerinin 0.05’ten az olması gerekir.

Bu örnekte, Belirsizlik Katsayısı değeri 0.217 çıkmış fakat p anlamlılık değeri 0.488 çıkmış, bu yüzden bu örneği, “bir kişinin Cinsiyet’ini bilmek, o kişinin hangi Takım’ı tuttuğunu tahmin etmede hata miktarımızı istatistiksel olarak anlamlı şekilde azaltmıyor” şeklinde yorumlamalıyız.